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                                                                                                                                  1. 
                                                                                                                                    

                                                                                                                                    1. <nobr id="1rx8s"><optgroup id="1rx8s"></optgroup></nobr>
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                                                                                                                                              4. <menuitem id="1rx8s"></menuitem>

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                                                                                                                                                    <tbody id="1rx8s"><span id="1rx8s"></span></tbody>
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                                                                                                                                                                        AI從炫技術到創造商業價值有幾步? 印奇詳解曠視“2+1”AIoT核心技術科研體系

                                                                                                                                                                        曠視印奇:“我們期望用技術改變世界,而這可能要分為兩部分,第一部分是我們要真的做出好的技術,第二部分是要真的讓這些好的技術為客戶創造價值。”

                                                                                                                                                                        【TechWeb】7月15日消息,盡管AI應用已經深入到人們生活的諸多角落,但是AI技術本身還籠罩著神秘的面紗,吸引技術愛好者矚目。

                                                                                                                                                                        MegTech 2022 曠視技術開放日上,曠視科技聯合創始人、CEO印奇聯手曠視研究院的一眾技術大拿們分享了AI視覺最新技術的鉆研創新成果和未來趨勢展望。

                                                                                                                                                                        此外,技術開放日現場,曠視一口氣展示了20款技術AI視覺技術最新應用,其中不乏“瞬時相機”、“VR裸手交互”、“低功耗嵌入式 L2 自動駕駛方案”等讓人眼前一亮的應用。

                                                                                                                                                                        視覺AI技術還將會在多大廣度和深度上改變生產和生活方式?作為一家深耕AI視覺技術11年的企業,曠視技術開放日上這些技術分享和應用展示或可窺見一斑。

                                                                                                                                                                        23

                                                                                                                                                                        曠視科技聯合創始人、CEO印奇

                                                                                                                                                                        印奇表示,AI是曠視一直堅持的核心能力,而IoT是商業價值的核心載體。從視覺AI技術創新到實現AIoT落地應用創造商業價值需要具備“三要素”,在AI端有兩個核心要素(基礎算法科研和規模算法量產),在IoT端有一個核心要素(以計算攝影學為核心的算法定義硬件)。這個“2+1”AIoT的核心技術科研是支撐曠視不斷走向新的AIoT商業成功的最重要基石。

                                                                                                                                                                        33

                                                                                                                                                                        視覺AI基礎模型研究新趨勢:“大”和“統一”

                                                                                                                                                                        事實上,在過去的十年里,每一代基礎模型的突破都在很大程度上促進了視覺AI的發展。尤其是在2012年AlexNet提出之后,基于深度學習的神經網絡成為AI視覺發展的主要原動力之一。根據神經網絡的用途以及構建方式的不同,大體上可以分為CNN、Transformer、基于自動化神經網絡架構搜索的模型、以及輕量化模型等等,這些模型都在一定時間內極大地推動了當時AI發展的進程。

                                                                                                                                                                        時間來到2022年,在視覺AI基礎模型研究上又呈現出哪些新趨勢?

                                                                                                                                                                        曠視研究院基礎科研負責人張祥雨認為:“‘大’和‘統一’是當今視覺AI基礎研究的新趨勢。‘大’是指AI大模型利用大數據、大算力和大參數量,提高模型的表達能力,使得AI模型能夠適用于多種任務、多種數據和多種應用場景;‘統一’的趨勢則表示在, AI視覺研究領域眾多,AI視覺基礎模型研發,如CNNs、VL Models、 Transformers等;視覺基礎應用,如檢測、分割等;AI算法的演化,如優化、自監督、半監督等。此前每一個研究路徑都衍生出一系列算法。但是,這兩年我們發現這些算法在底層正在走向統一。比如通過在訓練過程中增加先驗的方式,使得CNN、ViT、MLP都取得相似的性能。這種統一趨勢為我們‘統一’AI系統設計奠定了基礎。”

                                                                                                                                                                        44

                                                                                                                                                                        不過,張祥雨也強調,模型越“大”并不一定代表著越好,打造AI大模型要注意“邊際效應遞減”現象,也就是隨著模型的參數量和數據量的增多,收益卻在逐漸變少的現象。研究不僅需要往“大”的方向努力,更重要的是如何讓“大”模型的優勢發揮出來,這是當今AI視覺研究主要的趨勢和挑戰之一。

                                                                                                                                                                        曠視模型研究定義的“大”,是要以創新的算法充分發揮大數據、大算力的威力,拓展AI認知的邊界。

                                                                                                                                                                        目前,基于“大”和“統一”的兩大趨勢,曠視基礎模型科研分為四個主要方向:

                                                                                                                                                                        第一, 通用圖像大模型。主要著眼于構建通用的、統一的、高性能的圖像視覺大模型。研究創新的方法,讓“大”真的能為性能提升所服務,讓大模型產生和孵化更多的應用。

                                                                                                                                                                        第二, 視頻理解大模型。攻克在目前視頻理解和視頻建模中困擾業界已久的長序列建模問題,以及找到更為高效的視頻模型的訓練、監督和應用的方法。

                                                                                                                                                                        第三, 計算攝影大模型。目前計算攝影的很多任務以及模型是通過對圖像退化的模式進行建模,來實現高質量圖像生成。

                                                                                                                                                                        第四, 自動駕駛感知大模型。這項研究主要聚焦在研究簡單、高效、統一、易于使用的自動駕駛模型的優化、訓練和部署方法。

                                                                                                                                                                        AI算法量產如何實現?

                                                                                                                                                                        需要注意的是,傳統意義上,我們說某種東西量產,一般是說批量化的生產出同一種商品。這里,曠視所說的“AI算法量產”,是可批量生產出很多種算法,這些算法適配于不同的應用場景。

                                                                                                                                                                        曠視研究院算法量產負責人周而進表示,要實現算法量產,需要克服“數據生產的復雜性、算法模型在生產過程中的不確定性、模型部署硬件平臺的多樣性”三方面挑戰。

                                                                                                                                                                        為了加速AI算法量產,曠視打造了AIS (AI Service)算法生產平臺。這個平臺作為曠視在算法量產領域的最新進展,在這次技術開放日上向公眾開放亮相。

                                                                                                                                                                        周而進介紹, AIS算法生產平臺是曠視基于多年算法生產經驗,包括Brain++體系、自研的深度學習框架MegEngine,數據管理平臺MegData和計算平臺MegCompute等基礎上打造的一站式 MLOps 算法生產平臺,能提供從數據清洗、智能標注、數據管理、數據質檢、算法自動生產、模型多維能力評測、pipeline 部署等全流程能力。

                                                                                                                                                                        目前,AIS已支持 100 多種業務模型訓練,2 小時即可完成模型訓練,模型產出精度指標遠高于業界平均水平;其中的ADS(Auto Deploy Service)模型部署工具,提供將訓練好的模型一鍵轉換至不同計算平臺并支持測試對分的服務,可大幅簡化模型從訓練到部署的流程。

                                                                                                                                                                        算法定義硬件之:AI傳感器

                                                                                                                                                                        隨著算法量產成為現實,如何將算法部署應用到具體的生產生活空間中,這是IoT承載的商業價值。在印奇看來,這是曠視算法定義硬件最終要解決的問題和創造的價值。

                                                                                                                                                                        在技術開放日現場,曠視研究院計算攝影負責人范浩強用“計算攝影”為例詳解了算法定義硬件的意義和價值。

                                                                                                                                                                        在范浩強看來,隨著AI、視覺算法等領域的發展,傳感器將不再單獨、直接提供應用價值,這兩者之間需要算法來作為承上啟下的橋梁。隨著應用的不斷升級,它對算法提出了越來越多的需求,而算法也對傳感器到底需要提供什么樣的信息輸入提出了要求,甚至本質性地改造了傳感器的形態和樣式,進而產生了 “AI定義傳感器”這一概念。

                                                                                                                                                                        在“計算攝影”中,算法的引入使得智能手機完成高質量地月光夜景拍照。進入2022年,在曠視AI技術驅動下的智能手機拍照能力已經達到星光級,可以在人眼難以辨識的環境之下拍出高質量的照片。這個過程中,AI算法扮演著非常重要的角色。

                                                                                                                                                                        范浩強透露,目前曠視對8K級別的“AI畫質”硬件方案的研發與產品化,希望能夠在不久的未來和大家見面。

                                                                                                                                                                        談及AI定義傳感器這條路未來趨勢,范浩強介紹曠視今年還將發布兩個新技術愿景:

                                                                                                                                                                        一是,在畫質維度上,提出走向16K AI極超高清的AI畫質這一概念。16K所帶來的改變將不只是像素數,曠視希望通過AI、傳感和顯示這三者一起聯動,實現真正身臨其境的影像體驗。

                                                                                                                                                                        二是,從 IoT傳感角度,傳感器將走向更加極致的小型化、低功耗,從而能夠和每個人的日常生活,和每個人自身實現更加深度的結合。

                                                                                                                                                                        在技術開放日現場,曠視展示了“瞬時相機”的應用效果。瞬時相機不僅可以準確拍攝到高速運動物體的細節,還能改善相機在低光條件下的拍攝表現。

                                                                                                                                                                        45

                                                                                                                                                                        具體而言,曠視瞬時相機將自研圖像去模糊算法搭配于事件相機中,解決了高速運動物體拍攝模糊的情況。通常普通相機拍攝的內容可能會出現運動模糊,而瞬時相機通過將普通相機拍攝的模糊圖片與事件相機記錄的事件信息相結合,再利用深度學習算法對運動模糊區域進行重建,最終實現圖像去模糊效果。

                                                                                                                                                                        在曠視技術開放日,印奇總結道:“‘技術信仰、價值務實’是曠視的人才觀和價值觀,AIoT核心技術科研體系是曠視未來十年、二十年不斷堅持的科研方向。”

                                                                                                                                                                        標簽: AI AIoT

                                                                                                                                                                        官方微博/微信

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                                                                                                                                                                        想在手機上看科技資訊和科技八卦嗎?

                                                                                                                                                                        想第一時間看獨家爆料和深度報道嗎?

                                                                                                                                                                        請關注TechWeb官方微信公眾帳號:

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                                                                                                                                                                        2.在添加朋友里,搜索關注TechWeb。

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